歸一化輸入（Normalizing inputs） 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中一個(gè)加速訓(xùn)練的方法就是歸一化輸入。假設(shè)一個(gè)訓(xùn)練集有兩個(gè)特征，輸入特征為2維...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(35)-加快歸一化的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(34)-你不知道的其他正則化方法
除了L2正則化和隨機(jī)失活（dropout）正則化，還有幾種方法可以減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的過擬合: 一.數(shù)據(jù)擴(kuò)增 假設(shè)你正在擬合貓咪圖片分類器，如果你想...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(33)-帶你進(jìn)一步了解Dropout
理解 dropout（Understanding Dropout） Dropout可以隨機(jī)刪除網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)單元，他為什么可以通過正則化發(fā)揮如此大...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(32)-Dropout正則化Dropout Regularization
dropout 正則化（Dropout Regularization） 除了L2正則化，還有一個(gè)非常實(shí)用的正則化方法——“Dropout（隨機(jī)失...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(31)-為什么正則化可以防止過擬合
為什么正則化有利于預(yù)防過擬合呢？（Why regularization reduces overfitting?） 為什么正則化有利于預(yù)防過擬合...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(30)-正則化的解釋
正則化（Regularization） 深度學(xué)習(xí)可能存在過擬合問題——高方差，有兩個(gè)解決方法， 一個(gè)是正則化， 另一個(gè)是準(zhǔn)備更多的數(shù)據(jù)， 這是非...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(29)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方差和偏差分析
這一節(jié)我們學(xué)習(xí)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)的結(jié)果進(jìn)行分析，偏差和方差的表現(xiàn)和優(yōu)化，仔細(xì)看好咯~ 偏差，方差（Bias /Variance） 幾乎所有...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(28)-網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練驗(yàn)證測試數(shù)據(jù)集的組成介紹
從今天開始我們進(jìn)入新的一個(gè)大方向了，改善深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：超參數(shù)調(diào)試、正則化以及優(yōu)化，首先進(jìn)入深度學(xué)習(xí)的一個(gè)新層面，先認(rèn)識(shí)下在深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)集的分...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(27)-深度學(xué)習(xí)與大腦的區(qū)別
深度學(xué)習(xí)和大腦有什么關(guān)聯(lián)性嗎？ 回答是：關(guān)聯(lián)不大。 那么人們?yōu)槭裁磿?huì)說深度學(xué)習(xí)和大腦相關(guān)呢？ 當(dāng)你在實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，那些公式是你在做的東...
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吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(26)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和超參數(shù)
參數(shù)VS超參數(shù)（Parameters vs Hyperparameters） 想要你的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起很好的效果，你還需要規(guī)劃好你的參數(shù)以及超參數(shù)...
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